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parakeet-tdt_ctc-110m

流畅高效的FastConformer TDT-CTC语音识别解决方案

NVIDIA NeMoHuggingface模型架构开源项目模型快速Conformer自动语音识别Github语音转写

该模型融合FastConformer与TDT-CTC架构，专为英文语音识别而优化，支持转录标点和大写字母。以高效架构处理长达20分钟音频数据，通过NVIDIA NeMo和Suno团队训练，在多个基准数据集中表现优异。通过NeMo工具包，预训练检查点便于进行模型推理或微调。

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介绍相关项目
speaker-segmentation-fine-tuned-callhome-eng - 基于Callhome数据集微调的英语语音说话人分割开源模型
CallhomeGithubHuggingfacepyannote开源项目机器学习模型说话人分割音频处理
这是一个基于pyannote/segmentation-3.0在英语Callhome数据集上微调的说话人分割模型。模型在评估集上达到0.4602的损失率和0.1828的DER值。它可以集成到pyannote说话人分割流程中，支持GPU加速，适用于高质量说话人分割任务。模型提供了使用示例代码，方便快速上手。
glow-tts - 通过单调对齐搜索进行文本转语音的生成流
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insanely-fast-whisper - 高效率开源语音转录命令行工具
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RealtimeSTT是一个为实时应用设计的语音转文本库。它集成了语音活动检测、实时转录和唤醒词激活等功能，适合开发语音助手和需要快速精确语音转文本的应用。该库采用WebRTCVAD和SileroVAD进行语音检测，Faster_Whisper执行转录，Porcupine或OpenWakeWord负责唤醒词检测，体现了当前语音识别技术的先进水平。
parrot_adequacy_model - Parrot框架加速NLU模型训练的语料增强工具
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parrot_adequacy_model是Parrot项目的辅助模型，作为一个基于复述的话语增强框架，专门用于加速自然语言理解(NLU)模型的训练。这个框架不局限于简单的复述功能，而是提供了一个完整的复述系统，为NLU模型训练生成更加丰富多样的语料数据。通过使用此框架，可以有效提升模型的语言理解能力和整体性能。开发者可以在GitHub页面或通过prithivida/parrot_paraphraser_on_T5模型卡片获取更多技术细节和使用指南。
CoMoSpeech - 一步实现高质量语音和歌声合成的一致性模型
CoMoSpeechGithub一步采样一致性模型开源项目快速推理语音合成
CoMoSpeech是一种创新的语音合成方法，通过单步扩散采样实现高质量语音生成。该模型从扩散教师模型中提炼一致性模型，在保持音频质量的同时显著提高推理速度。在文本转语音和歌声合成任务中，CoMoSpeech展现出优异性能，推理速度超过实时150倍，大幅提升了基于扩散采样的语音合成的实用性。
Whisper-Finetune - 微调与加速Whisper模型
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本项目使用Lora技术微调了OpenAI的Whisper语音识别模型，并支持CTranslate2和GGML加速。模型能够进行无时间戳、有时间戳及无语音数据训练，并支持中文和98种其他语言的语音转文本及翻译。开源了多个适用于不同需求的模型，支持Windows、Android和服务器部署。提供详细的安装教程和使用说明，以及AIShell和WenetSpeech数据的评估和推理速度测试表，方便用户快速上手。
TensorFlowTTS - TensorFlow 2驱动的多模型实时语音合成系统
GithubTensorFlowTTS多语言支持实时处理开源项目模型优化语音合成
探索TensorFlowTTS：快速、灵活的多语言语音合成平台，采用最新技术如Tacotron-2、MelGAN，可部署于移动设备，助力全球开发者创造多语种语音应用。
mimi - 先进神经音频编解码器实现高效语音处理
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